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    基于并行蟻群算法的設(shè)施溫室機(jī)器人多點(diǎn)路徑規(guī)劃的研究

    2019-11-13 03:39:12王紅君付勇岳有軍
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年17期
    關(guān)鍵詞:高精度安全性

    王紅君 付勇 岳有軍

    摘要:在設(shè)施溫室中,為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在面對(duì)多個(gè)工作點(diǎn)時(shí),能夠找到一個(gè)最優(yōu)順序使得完成全部工作所走過(guò)的路程最短,受蟻群算法解決旅行商問(wèn)題(TSP)的啟發(fā),提出一種并行的蟻群算法來(lái)解決設(shè)施溫室農(nóng)業(yè)機(jī)器人多點(diǎn)路徑規(guī)劃問(wèn)題。首先,該算法借助于螞蟻數(shù)量自調(diào)整的蟻群算法計(jì)算出所有點(diǎn)與點(diǎn)之間的最短安全距離,形成一個(gè)特殊的距離矩陣;然后借助于蟻群算法根據(jù)特殊的距離矩陣來(lái)尋找最優(yōu)順序;再按照最優(yōu)順序依次實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。仿真結(jié)果表明,該方法克服了目前蟻群算法在解決TSP上存在的近似計(jì)算及未考慮安全性問(wèn)題,提高了計(jì)算精度,可以快速找到最優(yōu)順序進(jìn)行路徑規(guī)劃,使機(jī)器人得到最短、最安全的路徑。

    關(guān)鍵詞:溫室機(jī)器人;多工作點(diǎn);安全性;高精度;自調(diào)整

    中圖分類(lèi)號(hào): TP242 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A ?文章編號(hào):1002-1302(2019)17-0237-05

    路徑規(guī)劃是機(jī)器人領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。在溫室中,通過(guò)路徑規(guī)劃,機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)自主避開(kāi)障礙物,找到一條安全、最短的路徑到達(dá)指定位置進(jìn)行工作。由于在設(shè)施溫室中機(jī)器人的工作地點(diǎn)往往是隨機(jī)分布的,為了能讓機(jī)器人以最短的距離遍歷全部工作地點(diǎn),并完成全部工作,要求機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)路徑規(guī)劃[1]。由于多點(diǎn)路徑規(guī)劃就是遍歷全部指定地點(diǎn)且僅經(jīng)過(guò)1次,最后到達(dá)終點(diǎn),且總路程最短[2],因此可以將多點(diǎn)路徑規(guī)劃歸結(jié)為旅行商問(wèn)題(TSP)[3]。

    TSP問(wèn)題是一個(gè)著名的組合優(yōu)化問(wèn)題,同時(shí)也是頗具研發(fā)挑戰(zhàn)難度的一類(lèi)工程項(xiàng)目任務(wù)[4]??梢院?jiǎn)單描述為有一個(gè)旅行商人要拜訪(fǎng)n個(gè)城市,他必須選擇所要走的路徑,路徑的限制是每個(gè)城市只能拜訪(fǎng)1次,而且最后要回到原來(lái)出發(fā)的城市[5]。路徑選擇目標(biāo)的要求是在走完所有城市到達(dá)終點(diǎn)后所走的總路程是最短的。

    經(jīng)過(guò)不斷探索,目前已提出如蟻群算法、遺傳算法、粒子群算法等解決TSP問(wèn)題的智能算法。鄧慧允等通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),在解決TSP問(wèn)題上,無(wú)論城市個(gè)數(shù)多少、城市之間的距離遠(yuǎn)近,蟻群算法都要優(yōu)于遺傳算法[6]。蒲興成等將蟻群算法與粒子群算法相結(jié)合,不僅實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離最短,還將點(diǎn)與點(diǎn)之間的安全性考慮在內(nèi),較好地實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人多目標(biāo)點(diǎn)的路徑規(guī)劃,但該方法所得到的路徑,并沒(méi)有達(dá)到最短[7];楊岱川等提出將蟻群算法和改進(jìn)PRM算法相結(jié)合,可以快速有效地實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)路徑規(guī)劃,但該方法在路徑規(guī)劃時(shí)存在隨機(jī)性[8];余暉等提出將快速行進(jìn)(fast marching)算法與遺傳算法相結(jié)合來(lái)進(jìn)行路徑規(guī)劃,并將該方法應(yīng)用到水下多點(diǎn)水質(zhì)監(jiān)測(cè)[9]。

    在設(shè)施溫室大棚中,多目標(biāo)點(diǎn)路徑規(guī)劃比TSP問(wèn)題復(fù)雜得多。既要找到使總路程最短的路徑,還要保證點(diǎn)與點(diǎn)之間路徑的安全性。雖然城市之間存在大量的障礙,且道路不可能是筆直的,因此蟻群算法在解決TSP問(wèn)題時(shí)通過(guò)近似計(jì)算來(lái)計(jì)算2個(gè)城市之間的距離,由于距離較遠(yuǎn)、范圍較大、要求精度不高,所以是合理的。但由于農(nóng)業(yè)機(jī)器人多點(diǎn)路徑規(guī)劃的工作環(huán)境是在設(shè)施溫室中,范圍較小,且環(huán)境復(fù)雜存在著障礙物,要求精度較高,如果采用相同的方式進(jìn)行計(jì)算尋優(yōu),會(huì)導(dǎo)致在設(shè)施溫室中,農(nóng)業(yè)機(jī)器人多點(diǎn)路徑規(guī)劃所得到的最終結(jié)果不精準(zhǔn)、不安全。

    本研究提出一種并行蟻群算法來(lái)解決設(shè)施溫室大棚中的農(nóng)業(yè)機(jī)器人多點(diǎn)路徑規(guī)劃問(wèn)題,該算法使用改進(jìn)的螞蟻數(shù)量自調(diào)整的蟻群算法來(lái)計(jì)算多個(gè)點(diǎn)與點(diǎn)之間的最短安全距離,然后進(jìn)行尋優(yōu),找到使得總體路徑最短的順序,最后進(jìn)行點(diǎn)與點(diǎn)之間的路徑規(guī)劃。

    1 基本算法原理

    1.1 基于柵格的環(huán)境地圖建模

    本研究探討的是設(shè)施溫室中的農(nóng)業(yè)機(jī)器人多點(diǎn)路徑規(guī)劃問(wèn)題,可以在二維空間進(jìn)行分析[10]。目前環(huán)境建模的方法有很多種:?jiǎn)卧纸夥?、模板模型法、拓?fù)浞?、可視圖法、幾何法。柵格法在實(shí)現(xiàn)上較為簡(jiǎn)單,通過(guò)矩陣就可以實(shí)現(xiàn)。因此本研究采用柵格法對(duì)設(shè)施溫室大棚環(huán)境進(jìn)行創(chuàng)建。

    如圖1所示,采用直角坐標(biāo)法,黑色區(qū)域代表農(nóng)作物種植和設(shè)備所在區(qū)域(危險(xiǎn)區(qū)域),白色區(qū)域代表空地(安全區(qū)域)。危險(xiǎn)區(qū)域的柵格中心坐標(biāo)表示為障礙物的中心點(diǎn),安全區(qū)域(白色部分)的柵格中心點(diǎn)作為農(nóng)業(yè)機(jī)器人可行走的路徑點(diǎn)。

    1.2 蟻群算法

    蟻群算法具有較強(qiáng)的魯棒性、優(yōu)良的分布式計(jì)算,易于與其他算法相結(jié)合[11-12]。蟻群算法解決TSP問(wèn)題的基本原理,是在最初的時(shí)候?qū)⑽浵伔诺礁鱾€(gè)城市上,根據(jù)城市之間的距離來(lái)確定螞蟻從某一城市到另一城市之間的概率,距離越小,被選中的概率越大,螞蟻在走過(guò)的路徑上釋放信息素,信息素濃度隨時(shí)間降低,后代螞蟻根據(jù)前一代螞蟻所留下的信息素的濃度的大小,確定行走的路徑,并在所確定的路徑上釋放信息素;經(jīng)過(guò)歷代螞蟻的尋找,最終找到信息素濃度最高的就是最優(yōu)路徑[13]。

    2 改進(jìn)的蟻群算法

    2.1 并行蟻群算法

    由于在設(shè)施溫室大棚中的農(nóng)業(yè)機(jī)器人多目標(biāo)點(diǎn)路徑規(guī)劃可以歸結(jié)為T(mén)SP問(wèn)題,但是多目標(biāo)點(diǎn)路徑規(guī)劃問(wèn)題要比TSP問(wèn)題復(fù)雜得多,不僅對(duì)精度要求較高,還要考慮到安全性的問(wèn)題[14-15]。在存在障礙物的設(shè)施溫室中,計(jì)算2點(diǎn)之間的距離不能忽略安全因素,須保證機(jī)器人能夠在2點(diǎn)之間安全行走。保證機(jī)器人實(shí)際行走路程與計(jì)算的距離相等,不存在近似計(jì)算,從而提高精確度。

    目前蟻群算法雖然能很好地解決TSP問(wèn)題,但在設(shè)施溫室大棚中不能精準(zhǔn)、安全地實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)路徑規(guī)劃。為此,本研究提出采用改進(jìn)的并行蟻群算法來(lái)解決設(shè)施溫室大棚農(nóng)業(yè)機(jī)器人多點(diǎn)路徑規(guī)劃的問(wèn)題。

    2.2 點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離計(jì)算

    在存在障礙物的柵格圖中要計(jì)算2點(diǎn)之間的最短安全距離,僅利用歐拉公式(2)計(jì)算不能達(dá)到目的。

    2.5 算法流程

    本研究算法流程見(jiàn)圖2。

    3 仿真試驗(yàn)及分析

    為了檢測(cè)該算法的有效性及優(yōu)越性,本研究借助于Matlab軟件對(duì)其進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。在帶有障礙物的柵格中隨機(jī)選取了14個(gè)點(diǎn)分別作為起點(diǎn)、終點(diǎn)以及必經(jīng)點(diǎn),規(guī)定機(jī)器人從起點(diǎn)出發(fā)到達(dá)終點(diǎn),中途只能經(jīng)過(guò)1次必經(jīng)點(diǎn)。設(shè)置搜索最優(yōu)順序的蟻群算法的相關(guān)參數(shù):每一代的螞蟻數(shù)目m=50,蟻群迭代次數(shù)K=200,信息素α=1,啟發(fā)式因子β=4,信息素蒸發(fā)系數(shù)ρ=0.2,信息素增加Q=100[16-17]。所有點(diǎn)的坐標(biāo)a1(0.5,19.5)、a2(2.5,16.5)、a3(9.5,16.5)、a4(4.5,14.5)、a5(6.5,14.5)、a6(11.5,14.5)、a7(3.5,10.5)、a8(8.5,11.5)、a9(10.5,7.5)、a10(8.5,7.5)、a11(14.5,6-5)、a12(16.5,4.5)、a13(12.5,2.5)、a14(19.5,0.5)。

    圖3是在設(shè)有障礙物的柵格中標(biāo)有多個(gè)工作點(diǎn)的坐標(biāo)點(diǎn)。其中1表示農(nóng)業(yè)機(jī)器人的起點(diǎn),14表示終點(diǎn),2~13表示的是必經(jīng)過(guò)點(diǎn)。

    通過(guò)對(duì)未考慮ω和考慮ω且對(duì)不同的ω得到不同螞蟻數(shù)量所產(chǎn)生路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行分析比較得到表1、表2:在中短距離時(shí),ω=2時(shí)花費(fèi)時(shí)間較短,而在長(zhǎng)距離時(shí),未考慮ω的情況花費(fèi)時(shí)間較短,但是當(dāng)2點(diǎn)相距較遠(yuǎn)時(shí),未考慮ω所得到的結(jié)果在迭代穩(wěn)定后又會(huì)出現(xiàn)跳變的不穩(wěn)定現(xiàn)象。因此要考慮復(fù)雜度系數(shù)ω。

    由表1、表2也可以看出,當(dāng)2點(diǎn)距離較近時(shí),復(fù)雜度系數(shù)ω的取值對(duì)趨于穩(wěn)定的時(shí)間影響較小;但是距離較遠(yuǎn)時(shí),復(fù)雜度系數(shù)ω的取值對(duì)區(qū)域穩(wěn)定的時(shí)間影響較大。所以當(dāng)2點(diǎn)之間的距離較近時(shí),確定螞蟻數(shù)量可以不考慮ω,當(dāng)距離較遠(yuǎn)時(shí),就必須考慮ω。因此從全局的角度考慮,為了進(jìn)一步確定ω的范圍,以遠(yuǎn)距離為試驗(yàn)對(duì)象,對(duì)ω從1.3~2.0進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)圖4。通過(guò)多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在ω小于等于1.4時(shí)易出現(xiàn)迭代穩(wěn)定后的跳變不穩(wěn)定現(xiàn)象,為了能夠保證蟻群算法的穩(wěn)定性,ω取值要大于1.4;從圖4曲線(xiàn)可知:當(dāng)ω為1.6時(shí)所用時(shí)間最短,且隨著復(fù)雜度系數(shù)ω的增加(螞蟻數(shù)量的增加),所耗時(shí)間越多。

    取ω=1.6進(jìn)行全局的仿真試驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表3,根據(jù)起點(diǎn)和終點(diǎn)的歐氏距離以及復(fù)雜度系數(shù)得到螞蟻的數(shù)量,從全局結(jié)果來(lái)看該方法得到的螞蟻數(shù)量較好,可以快速地找到最優(yōu)路徑。

    多點(diǎn)路徑規(guī)劃得到的結(jié)果見(jiàn)圖5,用蟻群算法進(jìn)行多點(diǎn)規(guī)劃得到最優(yōu)順序?yàn)椋?、2、4、7、5、3、6、8、9、10、13、11、12、14。

    在多點(diǎn)路徑規(guī)劃的過(guò)程中,隨著歷代螞蟻的尋優(yōu),由圖6可知,在對(duì)14個(gè)點(diǎn)進(jìn)行路徑規(guī)劃的過(guò)程中,螞蟻在10代左右就可以找到最優(yōu)順序?qū)崿F(xiàn)總路程最短,總路程為55.355 0 cm。

    4 結(jié)論

    在農(nóng)業(yè)設(shè)施溫室大棚中,為了能夠讓機(jī)器人在面對(duì)多個(gè)工作點(diǎn)時(shí),快速找到1條遍歷所有點(diǎn)完成相應(yīng)的工作最終到達(dá)終點(diǎn)的最短安全路徑,本研究在蟻群算法解決TSP問(wèn)題的基礎(chǔ)上,提出了一種精度高、安全性好的螞蟻數(shù)量自調(diào)整的并行蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃。從仿真結(jié)果來(lái)看,該算法有以下優(yōu)點(diǎn):(1)構(gòu)建了一個(gè)新的數(shù)學(xué)模型來(lái)求解螞蟻數(shù)量,并找到了復(fù)雜度系數(shù)ω的合理取值范圍。(2)在計(jì)算不同點(diǎn)之間的距離時(shí),可以根據(jù)距離自行調(diào)整螞蟻的數(shù)量在合理范圍之內(nèi)。(3)可以精確地計(jì)算出點(diǎn)與點(diǎn)之間的安全最短距離。(4)可以規(guī)劃出遍歷所有點(diǎn)的最優(yōu)順序,使得總的路程最短、最安全。(5)從收斂曲線(xiàn)來(lái)看,該算法在尋優(yōu)的過(guò)程中可以快速找到最優(yōu)路徑并趨于穩(wěn)定。

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